该所人工智能海洋学研究组在全球海气热通量数据构建领域取得新进展，提出并发布 DeepFlux—— 基于深度学习的全球开阔海域逐日湍流热通量数据集，覆盖 1992 年 1 月至 2020 年 12 月，空间分辨率为 1°x1°，为全球海气相互作用、气候诊断、模式评估和过程研究提供了新的长期观测约束资料 … 海气湍流热通量主要包括潜热通量和感热通量，是连接海洋与大气能量、水汽交换的关键物理量，对海表温度变化、大气边界层过程、海洋环流以及气候异常演变具有重要影响 … 基于 DeepFlux 数据集，研究进一步分析了 1992~2020 年全球海洋感热通量和潜热通量的长期变化。